应用UAVSAR数据及改进极化水云模型对热带森林地上生物量反演

针对热带森林地上生物量遥感估测中容易饱和区域大尺度森林地上生物量估测精度低的问题,以非洲加蓬中部的洛佩达国家公园为研究区,以NASA提供的L波段全极化机载合成孔径雷达(SAR)数据和LiDAR网格化森林地上生物量产品为数据源开展森林生物量估测方法研究。采用极化分解方法提取森林的多种散射机制,从中选择反映森林结构差异的地面散射特征和森林体散射的特征构建体-地散射比,采用极化水云模型(PWCM)进行森林地上生物量反演和精度评价。为了提高PWCM模型的适应性,建模过程中根据体散射分量(V_(ol))分段进行模型的参数优化。结果表明:以Freeman三分量极化分解后得到的体散射(V_(ol))、表面散射(O_(dd))、地-干散射(D_(bl))为基础构建的6个体-地散射比在极化水云模型估算森林地上生物量中,以μ_(VG2)作为体-地散射比时估测效果最好,模型决定系数(R^(2))为0.60,均方根误差(R_(MSE))为127.78 Mg/hm^(2);在此基础上,进一步根据体散射分量分段优化极化水云模型,模型决定系数(R^(2))增加到0.74,均方根误差(R_(MSE))降低了约20%,预测精度从50.76%提升至60.28%,并改善了低值高估、高值低估问题,在地上生物量高达450 Mg/hm^(2)时未出现饱和现象。

基于极化定向角补偿的思茅松林地上生物量反演

【目的】极化合成孔径雷达在森林遥感监测中得到了广泛的应用。由于法拉第旋转和地物结构特性,电磁波极化定向角发生偏移,导致散射特征在机理上存在模糊性。本研究主要分析极化定向角偏移对体散射分量和地上生物量反演的影响。【方法】以ALOS PALSAR全极化星载合成孔径雷达(SAR)数据为数据源,基于L波段散射特征,考虑地面与树干之间的二面角散射贡献,研究提出了一种扩展极化水云模型;基于Yamaguchi四分量分解参数和扩展极化水云模型估测思茅松林地上生物量。【结果】通过酉变换来补偿极化定向角偏移后,体散射分量高估得到修正,极化定向角补偿后的体散射与实测地上生物量的回归模型较未补偿前效果更好(决定系数R^(2)从0.214提升到0.332)。采用Yamaguchi四分量和扩展极化水云模型的地上生物量估测值和实测值有较强的相关性(R^(2)=0.644)和较低的均方根误差(23.11 t/hm;)。【结论】SAR数据在极化分解前应进行极化定向角补偿,以减少体散射高估和二面角散射低估的问题,提高地上生物量反演精度。半经验极化扩展水云模型具有很好的估测森林地上生物量的潜力。